Industrielle Automatisierung revolutionieren: Fortschrittliche 3D-Vision-Technik für Roboter

Da immer mehr Industrien die Notwendigkeit von Robotern in ihren Operationen erkennen, wird die Zahl der weltweit installierten Industrieroboter in den nächsten fünf Jahren positives Wachstum erfahren. Mit diesem wachsenden Interesse an Automatisierung kommen mehr Investitionen in Forschung und Entwicklung. Das Ergebnis: schlankere Robotersysteme mit fortschrittlicheren Komponenten. Ein wachsender Trend für Roboterzellen ist 3D-automatische Vision. Diese Technologie erlaubt dem Roboter, Position, Größe, Tiefe und Farbe eines Objekts zu identifizieren. Sektoren wie Logistik, Lebensmittelverarbeitung, Life Science und Fertigung finden Wege, ihre Prozesse mit visuellen Komponenten zu automatisieren.

Welche Ansätze gibt es für 3D-Vision?

Vision-Technologie ist kein „One-Size-Fits-All“-Werkzeug. Faktoren wie Applikation, Ausrüstung, Produkt, Umgebung und Budget bestimmen, wie Vision in den Prozess integriert wird. Es gibt keinen Standard für die Einrichtung von Echtzeit-3D-Imaging in einem Robotersystem. Doch es gibt einige Standardtechniken, die von Vision-Integrations-Experten genutzt werden, jede zugeschnitten auf spezifische Aufgaben. Diese Techniken sind Stereovision, Time-of-Flight (TOF), Lasertriangulation und Strukturlicht.

Lasertriangulation

Objekte passieren einen Lichtstrahl, der von einem Laserscanner emittiert wird. Eine Kamera in spezifischem Winkel zeichnet ein Bild der Laserlinie auf, während das Objekt hindurchgeht, verzerrt den Strahl und erstellt ein Profil des Objekts.

Strukturlicht

Ein Projektor erstellt ein dünnes Lichtband, um ein Muster auf ein Objekt zu projizieren. Kameras aus verschiedenen Winkeln beobachten die verschiedenen gekrümmten Linien vom Licht, um ein 3D-Bild des Objekts zu entwickeln.

Time of Flight (ToF)

Eine Kamera nutzt einen Hochleistungslaserscanner, um Licht, das vom Objekt reflektiert wird, zurück zum Bildsensor zu emittieren. Die Distanz von der Kamera zum Objekt wird basierend auf der Zeitverzögerung zwischen gesendetem und empfangenem Licht berechnet.

Stereovision

Das Robotersystem nutzt zwei Kameras, um dieselbe 2D-Ansicht eines Objekts aus zwei verschiedenen Winkeln aufzuzeichnen. Die Software nutzt dann die etablierte Position der zwei Kameras und vergleicht korrespondierende Punkte in den zwei flachen Bildern, um Variationen zu identifizieren und ein Bild zu erzeugen.

Welche Anwendungen nutzen 3D-Roboter-Vision?

Es besteht Bedarf für den modernen Industrieroboter, Objekte zu detektieren, Teile zu erkennen und Komponenten im richtigen Winkel zu greifen. Während traditionelle Roboter perfekt für konsistente Teilelokalisierung sind, kann moderne Robotik Korrekturen koordinieren, um zu detektieren, wo das Stück ist. Statt dass eine gesamte Produktionslinie zum Stillstand kommt, weil nachfolgende Aktionen nicht in definierter Reihenfolge sind, erkennt das System schnell eine Änderung und passt sich an. Resultat: Ein Array industrieller Anwendungen über Branchen hinweg investiert in 3D-Roboter-Vision. Dazu gehören Logistik, Lebensmittelverarbeitung, Life Science, Fertigung und Automobilindustrie. Mit so vielen Sektoren, die automatisieren, expandiert der Einsatz von Vision-Technologie in neue Bereiche. Depalettieranwendungen nutzen 3D-Vision-Komponenten, um Paletten mit verschiedenen Versandkartontypen zum Sortieren zu scannen. Sie nutzen Scanner, um das Bild an Software zu senden, damit der Roboter Kartontypen basierend auf Texturmustern detektiert und sie in vorgesehene Bereiche sendet. Eine Lebensmittelverarbeitungsanlage nutzt multispektrale Vision-Technik und Spezialbeleuchtung, um Produkt zu inspizieren und Verderb zu detektieren. Anwendungen, die traditionell Vision-Technologie nutzten, upgraden auf innovativere Ausrüstung. Ein Luft- und Raumfahrtunternehmen ersetzte traditionelle Inspektionswerkzeuge durch 3D-Scanning zur Inspektion von Turbinenschaufeln auf Unvollkommenheiten, was Inspektionszeit von 18 Stunden auf 45 Minuten reduzierte. Vision-Technologie wird weiter expandieren, mit zukünftigen Trends in Logistikanwendungen, multispektraler Maschinenvision, Adaption durch Machine Learning mit 3D-Vision und Flüssiglinsen für präzisere Bilder aus größeren Entfernungen.

Entscheidende Subsysteme und Komponenten für Vision-Anwendungen

Die am besten koordinierten Automatisierungssysteme haben mehr als ein einzelnes automatisiertes Steuerungssystem und Komponenten, die integriert sind, um eine effiziente Zellenmontage zu schaffen. Wenn es um die Einbindung fortschrittlicher 3D-Vision-Optionen wie Objekttracking, Produktprofilierung und Bin Picking in eine Prozesslinie geht, sollte das System 3D-Bilddaten generieren. Der Einsatz von 3D-Vision in Robotersystemen erfordert die Integration diverser Komponenten, um adäquate Stromversorgung, Echtzeitverarbeitung und Sicherheit zu facilitieren. Eine weitere kritische Komponente erfolgreicher Automatisierung ist Kommunikationsfähigkeit. Im digitalen Zeitalter ist es Good Practice, Konnektivitätsports zu haben, um ein System digital mit anderen Ausrüstungsstücken für Datenaustausch zu verbinden. Aufkommende Robotertechnologien facilitieren Wi-Fi-Konnektivität für denselben Zweck. In der Designphase ist eine Risikobewertungsstudie der einzige Weg, Probleme zu identifizieren und zu entfernen, die ein System zum Fehlfunktionieren bringen könnten. Ein 3D-Vision-befähigter Roboter kann Ausrüstung sicher stoppen, um Verletzungen und Ausrüstungsschäden zu verhindern. Wenn Käufer in Forschung und vorausschauende Planung investieren, wird das Ergebnis ein flexibles und einfach zu bedienendes automatisiertes System sein.

Fazit

Moderne Fertigung verlangt mehr aus weniger, mit schlankeren Produktionslinien, die größeren Ausstoß liefern müssen. Der Einfluss robotischer Vision wird weiter in verschiedene Produktionsbereiche expandieren und brandneue Wege finden, automatisierte Prozesse zu verbessern. Erwarten Sie mehr 3D-visuelle Komponenten, die in zukünftigen automatischen Systemen Standard werden.